引用本文： 郑骏, 陈斯尧, 李均, 楼理纲, 孙静, 冯靖祎. 基于“多中心”的医用内镜服务评价研究. 华西医学, 2019, 34(6): 612-617. doi: 10.7507/1002-0179.201905149 复制
随着微创医疗技术在国内的广泛开展，医用内镜生产和销售市场迅速发展。至今，国内自主品牌已经有了一定程度的发展，个别品牌形成较大的生产规模，为国内医用内镜市场提供了更多的选择。然而，国产品牌产品服务能力、品牌认可度等，与进口产品仍然存在一定的差距，其总体的市场占有率仅仅为 10% 左右，进口产品凭借其品牌价值、产品服务能力依旧占据国内主要市场份额[1-3]。医疗产品的服务水平是医疗产品参与市场竞争的核心竞争力。提升医疗产品的服务水平是目前国产医用内镜生产企业最为重要的目标之一。国产内镜生产企业作为医用内镜市场的新生力量，可以通过产品服务能力的评价机制，对标标杆企业的方式来加速提升产品服务能力，从而提高市场的认可度。至今，国内有多家机构曾经或正在开展医用内镜服务的评价，如中国医疗设备杂志社，各省、市医疗设备质量控制（质控）中心以及部分医疗机构等[4-6]。但是前期的评价由于指标不够全面、参与评价国产品牌缺失以及参与评价机构的覆盖面不足，对医用内镜生产厂家提升服务水平的指导意义不强，对临床使用者选购产品的参考意义不大。本研究以“多中心”的方式，长期对医用内镜全面开展服务评价，旨在指导医疗机构选择合适品牌的医用内镜以及为医用内镜生产厂家提供改进建议，最终提升医用内镜行业的整体服务能力[7-8]。现报告如下。
1 资料与方法
1.1 研究对象
1.1.1 参与机构
参与“多中心”的医用内镜服务评价体系的机构分为 2 类。一类是选择浙江、湖北、四川三省，具有一定营运规模、医学影响力和区域性覆盖力的综合性三级甲等医院，包括浙江大学医学院附属第一医院、华中科技大学同济医学院附属协和医院、四川大学华西医院，作为中心医院；另一类是与中心医院能够有效联系的医疗机构，如医疗联合体（医联体）内的医疗机构、协作医院或私立医院等[9-10]。
1.1.2 参与人员
参与建立“多中心”的医用内镜服务评价体系的人员分为 3 个层面。第 1 层面是医用内镜服务评价工作组；第 2 层面是中心医院从事医用内镜使用或管理的医生、护士和医学工程师；第 3 层面是中心医院能够有效联系的医疗机构的从事医用内镜使用或管理的医生、护士和医学工程师。
1.1.3 参与品牌
重点选择医用内镜市场占有率比较高、具有标杆作用的进口品牌 3 家以及国产重点品牌 6 家。
1.2 研究方法
1.2.1 建立评价方案
首先通过德尔菲专家法选择适用于医用内镜服务评价的主要指标[11-13]。建立以 3 家中心医院为核心的内镜服务评价工作组，组织实施德尔菲专家法。
基于评价指标，工作组以全生命周期轴线，将评价指标分时段、分模块、分群组地制定评价方案，来实现多用户评价、多品牌参与、多维度测评的评价方案。
1.2.2 评价指标及评价场景
课题组基于需求调研，2018 年上半年通过德尔菲专家法进行医用内镜服务评价指标的建立。3 轮专家法共回收国内问卷 64 份，问卷信度 α=0.976，专家积极性系数高于 80%。最终，根据医用内镜全生命周期，形成售前二级指标 2 项，售中二级服务指标 8 项，售后二级服务指标 14 项。实施方案中，各项指标，依据服务评价场景逐项开展评价，包括设备新装、维修服务、投诉反馈、企业评价 4 个方面。
1.2.3 建立评价机制
通过 3 个区域性医学中心合作，联合每个医学中心所在地的医联体，将当地区域内医疗资源整合，覆盖区域内的协作医院、二级医院、社区医院以及私立医院。建立中心医院之间的评价信息流和业务流的交互机制、中心医院与协作医院的评价信息流和业务流的交互机制，以及中心医院与其有效联系的医院的评价信息流和业务流的交互机制。
3 家中心医院各自组织本院、协作医院和医联体内医院的参与医用内镜使用和管理的医护人员以及医学工程师，按次或按时间段对目标医用内镜服务的真实情况，在特定场景下开展评价，并与生产企业开展互动。其中，内镜评价工作组组织协调中心医院开展评价工作，与中心医院的对接人员联系并获得评价工作的进展信息，以及联系医用内镜生产厂家的对接人员，协调厂家参与评价活动，不断推进项目。见图 1。
图1
基于“多中心”的医用内镜服务评价体系
1.2.4 信息化实现
在内镜服务评价工作组、中心医院、医联体 3 类用户层面，按医用内镜评价的信息流的特点，依据已制定的评价方案和评价机制，构建评价业务流程，并以网页（WEB）和应用程序（APP）为信息载体，进行信息化的实现[14-18]。
本研究的信息化方案，其前端采用了 Vue 2.0 技术，并通过 Vue-cli 来进行独立搭建，而系统方案的后端采用 Java 语言编写，系统框架采用 Springboot，系统数据库采用关系型数据库 MySql，以优化业务流为目的，建立以内镜评价工作组管理、中心医院及其医联体等为信息使用主体的基础大数据构架，满足多用户使用、多节点管理、数据实时性的要求。见图 2。
图2
APP&WEB 端医用内镜服务评价的实现
PC：个人计算机；UI：用户界面
1.2.5 计算方法
本研究采用李克特量表的评价结果计算方法。这是一种主要用于测量态度等主观指标强弱程度的评价计算方法。作为一种总加量表（summated rating scales），它是由一组与内镜服务评价有关的陈述语和记有等级分数（0～5 分）的答案组成的，并以加权总分作为评价依据，以判明评价人员对产品服务能力总体态度的强弱，如图 3。
图3
基于李克特量表的评价结果计算方法
PM：预防性维修
1.3 数据质控
医用内镜服务评价数据的质控工作分 4 个阶段进行，包括评价设计阶段、评价培训阶段、数据采集阶段、数据整理阶段（图 4）。评价研究开展至今，内镜评价工作组在设计阶段制定了具有场景的评价方案，并对场景的评价指标以及李克特量表的级别进行严格定义；在评价培训阶段对中心医院的项目对接人员、各个医疗机构的评价参与人员通过远程指导、现场交流、集中会议的形式开展培训，人次超过 200 人。另外，在数据采集和整理阶段，通过 APP 应用端的滑动提示方式，对评价的异常数据进行提醒。同时对异常数据进行电话回访和厂家确认等多种方式开展。按异常数据试行实施监控和剔除。
图4
医用内镜服务评价数据质控
1.4 统计学方法
应用 SPSS 17.0 统计软件对所获得的评价数据进行描述性分析，其中评价数据量按地理划分七大区域[19]进行统计。
2 结果
2.1 评价数据分布结果
截至 2018 年底，医用内镜服务评价数据已经覆盖全国 4/5 以上的省份。评价数据量按地理划分七大区域进行统计：华东占比 43%，华中占比 18%，西南占比 13%，分列前 3 位（图 5）。另外，根据 2018 年度的评价反馈信息，76.9% 的内镜集中于三级甲等医院，23.1% 的医用内镜分布于基层医院。
图5
评价数据全国分布结果
2.2 评价数据量及评价机构
2018 年度，收集评价数据 1 450 份，参与评价的医疗机构 51 个，各个品牌的评价数据量与参与该品牌评价的医疗机构的数量如表 1 所示。
表1
评价数据量及评价机构
另外，医用内镜服务评价活动邀请医用内镜服务评价相关技术专家约 200 名，其中半数以上的技术人员通过 APP 应用端在线注册，成为行业数据研究员，长期为医用内镜服务评价开展工作。
2.3 数据质控结果
评价数据质控工作收集了 2018 年 1 月—12 月的评价数据，通过人工筛查以及后期的信息化筛查技术完成质控。通过操作熟悉程度的增加、APP 端提示以及开展的学习与培训，全年度数据异常率呈现线性下降的趋势，并于 2018 年年底，数据质量达标率为 96.7%，逐渐趋向于 100%。由于评价数据量逐月增加，全年评价数据平均异常率低于 5%。见图 6。
图6
2018 年 1 月—12 月数据质控结果
2.4 服务评价结果
2018 年度，各个医用内镜生产厂家的服务能力评价加权结果（满分 5 分）如图 7 所示。各品牌平均分为 3.85 分。其中，最高分为国内某品牌，得分为 4.45 分；国内市场占有量最大的某国际品牌得分为 4.42 分，排名第二；后 3 名均为国产品牌，最低得分为 3.27 分。各项指标分列的成绩情况，以及服务评价加权结果同时反馈给厂家，指导医用内镜生产厂家实行阶段性服务水平的改进计划。
图7
医用内镜服务评价的加权结果
3 讨论
3.1 评价方案
本研究采用德尔菲法建立了医用内镜服务评价指标，采用通信方式分别将指标重要性、判断依据、总体意见等问题单独发送给各个医生、护士、工程师、厂家和统计学专家，最后形成服务评价指标方案。服务指标方案建立过程当中，充分体现了德尔菲法的以下特点：① 资源利用的充分性。由于专家来自不同厂家和行业，德尔菲法充分利用了专家的经验和学识。② 最终结论的可靠性。由于采用背靠背的方式，德尔菲法能使每一位专家独立地作出自己的判断，不会受到其他繁杂因素的影响。③ 最终结论的统一性。专家法经过了 3 轮的反馈，专家意见逐渐趋同。对于德尔菲法具有评价资料不足、专家背景知识缺乏以及调查周期过长等劣势，研究组通过多种方法的结合使用进行了规避。
基于评价指标，本研究设计多个实施场景，符合医用内镜使用人员的工作逻辑。以安装设备场景、维修结束场景以及投诉反馈作为评价节点，及时完成单次任务场景的评价，来保证评价数据的及时性和有效性。同时增加企业服务评价场景，对非单次任务建立评价场景，对评价数据的覆盖进行有效的补充，保证了评价数据的完整性[20]。
3.2 评价机制
浙江大学医学院附属第一医院、华中科技大学同济医学院附属协和医院、四川大学华西医院作为 3 个跨区域医学中心，是本研究的“多中心”实施方案的核心要素。中心医院的学术影响力、区域辐射能力、科研团队的经验和执行力等方面具有较大的优势，为多中心的协调合作奠定良好的基础。实际实施过程中，中心医院的工作模式较好地体现了区域覆盖优势，覆盖区域内的数据数量和数据质量较好，对研究支持性强，实施效果好。当然 3 个中心的评价机制也存在一定的不足，比如：3 个中心仅仅对华东、华中和西南地区的支持力度较大，但对华北、西北、华南和东北的联系能力具有一定的局限性。通过研究前期的实施机制的经验，在指定地区引入新的中心医院对研究结果的完整性和科学性有一定的意义[21]。
3.3 评价系统
本研究建立了一个全面且有个性化的医用内镜服务软件系统。在实际应用中，通过多角色的用户中心、交互式的分层数据管理以及灵活高效的 WEB 分析平台，从多个维度综合地评价完整的服务周期，为医用内镜相关的使用人员提供了有效的数据采集平台和数据分析方案。后期的研究工作还可以在以下几个方面展开：① 进一步发挥医疗大数据采集与分析的价值。充分利用大数据技术，将系统的功能充分发挥。② 进一步开发技术内核和最新应用，优化调度服务、引擎服务等核心技术。
3.4 结果处理
本研究进行了 2018 年度医用内镜服务水平评价数据的采集，获得了国内市场医用内镜各个品牌的评价原始数据，通过包括数字化平台在内的多项数据质控工作，通过数据的清洗获得有效的数据源，通过阶段性的数据分析获得各个品牌的服务水平的分项以及综合的评价结果。评价结果对医用内镜的服务水平改进提供了各个角度的数据支持，取得了一定的成效。然而我们也发现，由于包括国产品牌在内的部分内镜系统在国内市场的占有率较低，这一部分的服务指标的数据样本量不够充足，需要在之后的研究工作中进一步加强数据收集工作[22]。
综上所述，医用内镜服务评价工作是基于国家重点扶持国产医疗器械研发、推广应用的重大背景之下开展的。通过医疗产品的服务评价的研究，开展相关的服务评价，对标服务行业的最高水准，有利于医用内镜行业服务水平整体、快速的提高。随着研究进一步的深入开展，更多的生产厂家和医疗机构将加入评价工作，更多有价值的改进建议将被提出。同时，国内医疗产品的服务水平将迎来新的篇章[23]。本研究建立的“多中心”的医用内镜服务评价体系，具有指标科学、评价全面、覆盖面广等特点，为医用内镜服务评价提供了可行、有效的解决方案，对提升整个医用内镜服务水平和品牌价值有重要作用。
随着微创医疗技术在国内的广泛开展，医用内镜生产和销售市场迅速发展。至今，国内自主品牌已经有了一定程度的发展，个别品牌形成较大的生产规模，为国内医用内镜市场提供了更多的选择。然而，国产品牌产品服务能力、品牌认可度等，与进口产品仍然存在一定的差距，其总体的市场占有率仅仅为 10% 左右，进口产品凭借其品牌价值、产品服务能力依旧占据国内主要市场份额[1-3]。医疗产品的服务水平是医疗产品参与市场竞争的核心竞争力。提升医疗产品的服务水平是目前国产医用内镜生产企业最为重要的目标之一。国产内镜生产企业作为医用内镜市场的新生力量，可以通过产品服务能力的评价机制，对标标杆企业的方式来加速提升产品服务能力，从而提高市场的认可度。至今，国内有多家机构曾经或正在开展医用内镜服务的评价，如中国医疗设备杂志社，各省、市医疗设备质量控制（质控）中心以及部分医疗机构等[4-6]。但是前期的评价由于指标不够全面、参与评价国产品牌缺失以及参与评价机构的覆盖面不足，对医用内镜生产厂家提升服务水平的指导意义不强，对临床使用者选购产品的参考意义不大。本研究以“多中心”的方式，长期对医用内镜全面开展服务评价，旨在指导医疗机构选择合适品牌的医用内镜以及为医用内镜生产厂家提供改进建议，最终提升医用内镜行业的整体服务能力[7-8]。现报告如下。
1 资料与方法
1.1 研究对象
1.1.1 参与机构
参与“多中心”的医用内镜服务评价体系的机构分为 2 类。一类是选择浙江、湖北、四川三省，具有一定营运规模、医学影响力和区域性覆盖力的综合性三级甲等医院，包括浙江大学医学院附属第一医院、华中科技大学同济医学院附属协和医院、四川大学华西医院，作为中心医院；另一类是与中心医院能够有效联系的医疗机构，如医疗联合体（医联体）内的医疗机构、协作医院或私立医院等[9-10]。
1.1.2 参与人员
参与建立“多中心”的医用内镜服务评价体系的人员分为 3 个层面。第 1 层面是医用内镜服务评价工作组；第 2 层面是中心医院从事医用内镜使用或管理的医生、护士和医学工程师；第 3 层面是中心医院能够有效联系的医疗机构的从事医用内镜使用或管理的医生、护士和医学工程师。
1.1.3 参与品牌
重点选择医用内镜市场占有率比较高、具有标杆作用的进口品牌 3 家以及国产重点品牌 6 家。
1.2 研究方法
1.2.1 建立评价方案
首先通过德尔菲专家法选择适用于医用内镜服务评价的主要指标[11-13]。建立以 3 家中心医院为核心的内镜服务评价工作组，组织实施德尔菲专家法。
基于评价指标，工作组以全生命周期轴线，将评价指标分时段、分模块、分群组地制定评价方案，来实现多用户评价、多品牌参与、多维度测评的评价方案。
1.2.2 评价指标及评价场景
课题组基于需求调研，2018 年上半年通过德尔菲专家法进行医用内镜服务评价指标的建立。3 轮专家法共回收国内问卷 64 份，问卷信度 α=0.976，专家积极性系数高于 80%。最终，根据医用内镜全生命周期，形成售前二级指标 2 项，售中二级服务指标 8 项，售后二级服务指标 14 项。实施方案中，各项指标，依据服务评价场景逐项开展评价，包括设备新装、维修服务、投诉反馈、企业评价 4 个方面。
1.2.3 建立评价机制
通过 3 个区域性医学中心合作，联合每个医学中心所在地的医联体，将当地区域内医疗资源整合，覆盖区域内的协作医院、二级医院、社区医院以及私立医院。建立中心医院之间的评价信息流和业务流的交互机制、中心医院与协作医院的评价信息流和业务流的交互机制，以及中心医院与其有效联系的医院的评价信息流和业务流的交互机制。
3 家中心医院各自组织本院、协作医院和医联体内医院的参与医用内镜使用和管理的医护人员以及医学工程师，按次或按时间段对目标医用内镜服务的真实情况，在特定场景下开展评价，并与生产企业开展互动。其中，内镜评价工作组组织协调中心医院开展评价工作，与中心医院的对接人员联系并获得评价工作的进展信息，以及联系医用内镜生产厂家的对接人员，协调厂家参与评价活动，不断推进项目。见图 1。
图1
基于“多中心”的医用内镜服务评价体系
1.2.4 信息化实现
在内镜服务评价工作组、中心医院、医联体 3 类用户层面，按医用内镜评价的信息流的特点，依据已制定的评价方案和评价机制，构建评价业务流程，并以网页（WEB）和应用程序（APP）为信息载体，进行信息化的实现[14-18]。
本研究的信息化方案，其前端采用了 Vue 2.0 技术，并通过 Vue-cli 来进行独立搭建，而系统方案的后端采用 Java 语言编写，系统框架采用 Springboot，系统数据库采用关系型数据库 MySql，以优化业务流为目的，建立以内镜评价工作组管理、中心医院及其医联体等为信息使用主体的基础大数据构架，满足多用户使用、多节点管理、数据实时性的要求。见图 2。
图2
APP&WEB 端医用内镜服务评价的实现
PC：个人计算机；UI：用户界面
1.2.5 计算方法
本研究采用李克特量表的评价结果计算方法。这是一种主要用于测量态度等主观指标强弱程度的评价计算方法。作为一种总加量表（summated rating scales），它是由一组与内镜服务评价有关的陈述语和记有等级分数（0～5 分）的答案组成的，并以加权总分作为评价依据，以判明评价人员对产品服务能力总体态度的强弱，如图 3。
图3
基于李克特量表的评价结果计算方法
PM：预防性维修
1.3 数据质控
医用内镜服务评价数据的质控工作分 4 个阶段进行，包括评价设计阶段、评价培训阶段、数据采集阶段、数据整理阶段（图 4）。评价研究开展至今，内镜评价工作组在设计阶段制定了具有场景的评价方案，并对场景的评价指标以及李克特量表的级别进行严格定义；在评价培训阶段对中心医院的项目对接人员、各个医疗机构的评价参与人员通过远程指导、现场交流、集中会议的形式开展培训，人次超过 200 人。另外，在数据采集和整理阶段，通过 APP 应用端的滑动提示方式，对评价的异常数据进行提醒。同时对异常数据进行电话回访和厂家确认等多种方式开展。按异常数据试行实施监控和剔除。
图4
医用内镜服务评价数据质控
1.4 统计学方法
应用 SPSS 17.0 统计软件对所获得的评价数据进行描述性分析，其中评价数据量按地理划分七大区域[19]进行统计。
2 结果
2.1 评价数据分布结果
截至 2018 年底，医用内镜服务评价数据已经覆盖全国 4/5 以上的省份。评价数据量按地理划分七大区域进行统计：华东占比 43%，华中占比 18%，西南占比 13%，分列前 3 位（图 5）。另外，根据 2018 年度的评价反馈信息，76.9% 的内镜集中于三级甲等医院，23.1% 的医用内镜分布于基层医院。
图5
评价数据全国分布结果
2.2 评价数据量及评价机构
2018 年度，收集评价数据 1 450 份，参与评价的医疗机构 51 个，各个品牌的评价数据量与参与该品牌评价的医疗机构的数量如表 1 所示。
表1
评价数据量及评价机构
另外，医用内镜服务评价活动邀请医用内镜服务评价相关技术专家约 200 名，其中半数以上的技术人员通过 APP 应用端在线注册，成为行业数据研究员，长期为医用内镜服务评价开展工作。
2.3 数据质控结果
评价数据质控工作收集了 2018 年 1 月—12 月的评价数据，通过人工筛查以及后期的信息化筛查技术完成质控。通过操作熟悉程度的增加、APP 端提示以及开展的学习与培训，全年度数据异常率呈现线性下降的趋势，并于 2018 年年底，数据质量达标率为 96.7%，逐渐趋向于 100%。由于评价数据量逐月增加，全年评价数据平均异常率低于 5%。见图 6。
图6
2018 年 1 月—12 月数据质控结果
2.4 服务评价结果
2018 年度，各个医用内镜生产厂家的服务能力评价加权结果（满分 5 分）如图 7 所示。各品牌平均分为 3.85 分。其中，最高分为国内某品牌，得分为 4.45 分；国内市场占有量最大的某国际品牌得分为 4.42 分，排名第二；后 3 名均为国产品牌，最低得分为 3.27 分。各项指标分列的成绩情况，以及服务评价加权结果同时反馈给厂家，指导医用内镜生产厂家实行阶段性服务水平的改进计划。
图7
医用内镜服务评价的加权结果
3 讨论
3.1 评价方案
本研究采用德尔菲法建立了医用内镜服务评价指标，采用通信方式分别将指标重要性、判断依据、总体意见等问题单独发送给各个医生、护士、工程师、厂家和统计学专家，最后形成服务评价指标方案。服务指标方案建立过程当中，充分体现了德尔菲法的以下特点：① 资源利用的充分性。由于专家来自不同厂家和行业，德尔菲法充分利用了专家的经验和学识。② 最终结论的可靠性。由于采用背靠背的方式，德尔菲法能使每一位专家独立地作出自己的判断，不会受到其他繁杂因素的影响。③ 最终结论的统一性。专家法经过了 3 轮的反馈，专家意见逐渐趋同。对于德尔菲法具有评价资料不足、专家背景知识缺乏以及调查周期过长等劣势，研究组通过多种方法的结合使用进行了规避。
基于评价指标，本研究设计多个实施场景，符合医用内镜使用人员的工作逻辑。以安装设备场景、维修结束场景以及投诉反馈作为评价节点，及时完成单次任务场景的评价，来保证评价数据的及时性和有效性。同时增加企业服务评价场景，对非单次任务建立评价场景，对评价数据的覆盖进行有效的补充，保证了评价数据的完整性[20]。
3.2 评价机制
浙江大学医学院附属第一医院、华中科技大学同济医学院附属协和医院、四川大学华西医院作为 3 个跨区域医学中心，是本研究的“多中心”实施方案的核心要素。中心医院的学术影响力、区域辐射能力、科研团队的经验和执行力等方面具有较大的优势，为多中心的协调合作奠定良好的基础。实际实施过程中，中心医院的工作模式较好地体现了区域覆盖优势，覆盖区域内的数据数量和数据质量较好，对研究支持性强，实施效果好。当然 3 个中心的评价机制也存在一定的不足，比如：3 个中心仅仅对华东、华中和西南地区的支持力度较大，但对华北、西北、华南和东北的联系能力具有一定的局限性。通过研究前期的实施机制的经验，在指定地区引入新的中心医院对研究结果的完整性和科学性有一定的意义[21]。
3.3 评价系统
本研究建立了一个全面且有个性化的医用内镜服务软件系统。在实际应用中，通过多角色的用户中心、交互式的分层数据管理以及灵活高效的 WEB 分析平台，从多个维度综合地评价完整的服务周期，为医用内镜相关的使用人员提供了有效的数据采集平台和数据分析方案。后期的研究工作还可以在以下几个方面展开：① 进一步发挥医疗大数据采集与分析的价值。充分利用大数据技术，将系统的功能充分发挥。② 进一步开发技术内核和最新应用，优化调度服务、引擎服务等核心技术。
3.4 结果处理
本研究进行了 2018 年度医用内镜服务水平评价数据的采集，获得了国内市场医用内镜各个品牌的评价原始数据，通过包括数字化平台在内的多项数据质控工作，通过数据的清洗获得有效的数据源，通过阶段性的数据分析获得各个品牌的服务水平的分项以及综合的评价结果。评价结果对医用内镜的服务水平改进提供了各个角度的数据支持，取得了一定的成效。然而我们也发现，由于包括国产品牌在内的部分内镜系统在国内市场的占有率较低，这一部分的服务指标的数据样本量不够充足，需要在之后的研究工作中进一步加强数据收集工作[22]。
综上所述，医用内镜服务评价工作是基于国家重点扶持国产医疗器械研发、推广应用的重大背景之下开展的。通过医疗产品的服务评价的研究，开展相关的服务评价，对标服务行业的最高水准，有利于医用内镜行业服务水平整体、快速的提高。随着研究进一步的深入开展，更多的生产厂家和医疗机构将加入评价工作，更多有价值的改进建议将被提出。同时，国内医疗产品的服务水平将迎来新的篇章[23]。本研究建立的“多中心”的医用内镜服务评价体系，具有指标科学、评价全面、覆盖面广等特点，为医用内镜服务评价提供了可行、有效的解决方案，对提升整个医用内镜服务水平和品牌价值有重要作用。
